Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Распределение вероятностей





Поскольку существует 2 типа случайных переменных, то так же существует и 2 типа распределений вероятностей:

· непрерывное распределение;

· дискретное распределение;

В общем случае, распределение вероятностей для дискретной случайной переменной задается в виде:

Значение СП Х1 Х2 ……. Хn
Вероятность Р1 Р2 ……. Рn

Непрерывная случайная переменная имеет более сложное вероятностное описание.

Функция плотности вероятностей f(x) есть функция, которая для любого интервала [Х12] на оси Х позволяет определить вероятность того что случайная переменная Х находится в этом интервале.

В общем случае f(x) – некоторая прямая.

f(x)

 

 
 

 


X1 X2 X

Р(X1 ≤ X≤X2)=

Зная функцию плотности вероятности f(x) можно поставить вопрос чему равна вероятность того, что случайная переменная Х примет значение не больше чем Х0

f(x)

 

 

 
 

 

 


X0 X

Р(Х≤Х0)=

Такую вероятность можно определить для любой точки оси Х, определяя тем самым функцию F(X), называемую функцией распределения.

F(x) =

Случайные переменные, имеющие различную физическую природу, могут иметь одну и ту же вероятностную структуру. В конечном итоге видов распределения вероятностей или законов распределения вероятностей не очень много.

 

Математическое ожидание (M)

Математическое ожидание дискретной случайной переменной определяется

М

Например: M(X) случайной переменной, соответствующая количеству выпадений орла при трех бросаниях монеты выглядит следующим образом:

X 0 1 2 3

P 1/8 3/8 3/8 1/8

тогда

М (Х) = 0*1/8+1*3/8+2*3/8+3*1/8=1,5

Таким образом, М(Х) есть некоторая средневзвешенная арифметическая величина, где весами являются вероятности, следовательно М(Х) характеризует меру положения для случайной переменной.

f(x)

 

 

 
 


M(X) X

Для непрерывной случайной величины с плотностью распределения f(x)

М(Х) – это интеграл

Математическое ожидание имеет следующие свойства (Х, У – произвольные случайные величины, а – const)

1. М(а)=а

2. М(Х+У)=М(Х)+М(У)

3. М(ХУ)=М(Х)*М(У), при условии что Х и У – независимые случайные переменные.

4. Если Х ≥ У при всех реализациях, то М(Х)≥М(У).

 

Дисперсия (D)

Дисперсия отражает степень «разброса» случайной величины, относительно среднего значения. Для дискретной случайной переменной D рассчитывается по формуле:

Дисперсия случайной переменной имеет следующие свойства:

1. D(а)=0

2. D(X)=M(X2)-[M(X)]2

3. D(X+Y)=D(X)+D(Y) – для независимых случайных переменных.

 







Date: 2016-02-19; view: 438; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию